Meta 再次重金挖角苹果 AI 团队核心成员

据多家媒体报道，Meta 近期从苹果公司挖走了两位关键 AI 研究员 Mark Lee 和 Tom Gunter，两人将加入 Meta 新成立的 Superintelligence Labs 团队。此前，苹果大语言模型团队基础模型的负责人庞若鸣（Ruoming Pang）已以超过 2 亿美元的多年薪酬加盟 Meta，Lee 和 Gunter 均是庞若鸣在苹果的重要下属，其中 Lee 是其在苹果的首位招募成员，Gunter 则是团队中最资深的工程师之一。

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据悉，Gunter 离开苹果后曾短暂加入另一家 AI 创业公司，随后决定前往 Meta。Meta 此次大规模挖角，正值苹果 AI 团队内部动荡之际。苹果高层正在讨论是否继续坚持自研模型，还是转向采用 OpenAI 或 Anthropic 等第三方方案为 Siri 及 Apple Intelligence 提供核心功能。团队士气因此受到影响，不少工程师感到前景不明，Meta 也趁机以远高于苹果的薪酬吸引人才。

目前，苹果已开始为部分关键工程师加薪以挽留人才，但与 Meta 动辄上亿美元的薪酬相比，仍有较大差距。伴随庞若鸣的离职，苹果基础模型团队将由 Zhifeng Chen 接任领导，并从扁平化结构转向多层级管理。Meta CEO 马克·扎克伯格近日公开表示，AI 已成为公司最高优先级，将持续投入巨资组建业内最顶尖的团队。

这一系列人事变动，凸显了全球科技巨头在 AI 人才争夺战中的激烈竞争，也为苹果 AI 战略的未来走向增添了更多变数。

Netflix 首次在原创剧集中应用生成式 AI

Netflix 近日在阿根廷科幻剧集《El Eternauta》（永恒者）中首次采用生成式人工智能技术，成功实现了剧中一幕建筑物倒塌的特效画面。Netflix 联席首席执行官 Ted Sarandos 在财报电话会议中表示，这一 AI 驱动的特效制作速度比传统视觉特效工具快了 10 倍，同时大幅降低了制作成本。Sarandos 强调，AI 的引入不仅让制作更高效、更经济，还为创作者提供了更强大的工具，拓展了影视叙事的可能性。

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他指出，传统特效制作的高昂成本往往限制了中低预算剧集的表现力，而生成式 AI 工具让这些剧集也能实现高质量的视觉效果。Sarandos 还补充，Netflix 的创作团队已经在前期视觉化、分镜规划以及特效制作等多个环节受益于 AI 工具的应用。此外，Netflix 另一位联席 CEO Greg Peters 透露，公司还在个性化推荐、搜索以及广告等领域尝试应用生成式 AI，未来计划推出互动广告。

尽管 AI 在影视行业的应用引发了关于就业岗位的担忧，Sarandos 表示，这些新工具是“真实创作者在用更好的工具做真实的工作”，不会取代人类创意，而是帮助创作者更好地实现想象力。Netflix 最新财报显示，2025 年第二季度公司营收达 110.8 亿美元，同比增长 16%，全球用户在上半年累计观看时长超过 950 亿小时，三分之一为非英语内容。

谷歌 Gemini 获国际数学奥林匹克金牌

近日，谷歌 DeepMind 宣布其最新一代 Gemini 人工智能系统（使用 Deep Think 模式）在 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）中获得金牌，成为首个通过官方评审获得该荣誉的 AI 系统。Gemini 在今年的比赛中完美解决了六道难题中的五道，总分达到 35 分，超过了金牌门槛，展现了 AI 在复杂数学推理领域的最新进展。

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与去年相比，Gemini 取得了显著提升。2024 年，DeepMind 的 AlphaProof 和 AlphaGeometry 2 组合系统仅获得银牌，需要将自然语言题目转化为专用的形式化语言，并由专家进行人工解释。今年，Gemini 实现了端到端的自然语言理解和推理，直接从官方题目描述生成严谨的数学证明，并在规定的 4.5 小时内完成所有答题。

据 DeepMind 介绍，Gemini 的核心创新在于“并行思考”能力。它能够同时探索多条解题路径，最终整合最优解答，而非像传统 AI 那样只沿单一思路推理。此外，团队采用了全新的强化学习方法，结合高质量、包含详细步骤的数学解答数据，显著提升了模型的多步推理和定理证明能力。官方透露，该模型还获得了 IMO 负责人及评审团队的高度评价，认为其解答“清晰、精确且易于理解”。

值得注意的是，谷歌 DeepMind 严格按照 IMO 竞赛规则参赛，所有答题和评分流程与人类选手一致。而另一家 AI 巨头 OpenAI 也宣布获得同等分数，但其成绩由前 IMO 选手组成的第三方小组评定，并未经过官方流程，因此引发了业内关于评测公正性的讨论。DeepMind 团队强调，只有通过 IMO 官方标准评审，才能真正证明 AI 达到金牌水平。

ChatGPT 日均请求量达 25 亿次

OpenAI 最新数据显示，ChatGPT 每天会收到超过 25 亿次用户请求，其中美国用户贡献了约 3.3 亿次。这一数据由 OpenAI 向多家媒体证实，显示出 ChatGPT 在全球范围内的普及程度正在迅速提升。在去年 12 月，OpenAI CEO Sam Altman 曾透露 ChatGPT 的日均请求量为 10 亿次，如今短短八个月内已实现翻番，年请求总量接近 9125 亿次。

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根据 Alphabet 公布的数据，Google 年均搜索量达到 5 万亿次，日均约 140 亿次，尽管 Google 每天的搜索请求数仍高于 ChatGPT，但 ChatGPT 的增长速度已对传统搜索引擎构成挑战。

在 OpenAI 推动 AI 民主化的背景下，Altman 近期将在华盛顿举行的美联储会议上提出“第三条道路”，主张让 AI 经济红利惠及更多普通用户，而非集中于少数人手中。Altman 认为，AI 的本质是提升生产力，关键在于如何分配由此带来的经济收益。他强调，OpenAI 的目标是让更多人能够用上 AI 工具，参与到新一轮的经济繁荣中。

Altman 还在最近的公开发言中表示，AI 技术将极大拓展人类能力，未来的工作形态或许在今天看来更像是“玩游戏”，但对未来的人们而言依然具有意义。OpenAI 也计划在本周发布一份新的经济分析报告，进一步阐述 AI 对生产力和经济结构的深远影响。

阿里发布 Qwen3-Coder 代码模型，支持 358 种编程语言

7 月 23 日，阿里巴巴通义千问团队正式发布全新开源代码大模型 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。该模型采用 4800 亿参数的 Mixture-of-Experts 架构，激活参数 350 亿，原生支持 256K tokens 超长上下文，借助 YaRN 技术可扩展至 100 万 tokens，刷新了开源模型在 Agentic Coding、浏览器自动化和工具调用等多项任务上的表现，整体性能已可媲美 Claude Sonnet 4 等国际领先模型。

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Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 在预训练阶段引入了 7.5 万亿 tokens 规模的数据，代码数据占比高达 70%，不仅在代码生成、多语言支持等方面表现卓越，同时保持了数学与通用能力。后训练阶段，团队大规模引入基于代码自动执行和多回合交互的强化学习，构建了可支持两万环境并行的云端系统，极大提升了模型在真实软件工程场景下的推理与工具链集成能力。官方数据显示，该模型在 SWE-Bench Verified 等权威基准上达到开源新高。

图源：Qwen

Qwen3-Coder 支持 358 种编程语言，具备强大的 Agent 能力，可自主规划、工具调用和多步推理，适用于网页开发、游戏设计、3D 视觉等多元场景。模型已全面开放下载，支持 Hugging Face、ModelScope、GitHub 等平台，并集成 Qwen Code、CLINE 等主流开发工具。团队同步开源了基于 Node.js 的命令行工具 Qwen Code，便于开发者在本地和云端快速体验 Agentic 编码。

OpenAI 与软银 5000 亿美元 AI 项目“Stargate”推进受阻

近日，多家国际媒体报道，OpenAI、软银与甲骨文联手推动的 5000 亿美元 AI 基础设施项目“Stargate”进展不顺，原定大规模建设数据中心的计划已被缩减。根据多方消息，双方在选址等关键合作条款上存在分歧，目前仅计划在今年底前于美国俄亥俄州建成一个小型数据中心。

图源：法新社

今年 1 月，美国总统特朗普曾在白宫会见 OpenAI、软银、甲骨文等科技巨头 CEO，宣布“Stargate”项目将立即投入 1000 亿美元，并计划到 2029 年累计投资 5000 亿美元，创造 10 万个就业岗位。尽管双方高层近期在公开场合强调合作顺利，项目正“以超大规模和速度”推进，但实际进展远未达到预期。

据悉，OpenAI CEO Sam Altman 为保障公司下一代 AI 产品的算力需求，已绕开软银，与其他数据中心运营商签订了合作协议。例如，OpenAI 与甲骨文达成的独立数据中心协议，未来三年将每年支付超 300 亿美元，数据中心总容量达 4.5 吉瓦，几乎接近“Stargate”今年初承诺的规模。

此外，OpenAI 在今年年初曾宣布获得 400 亿美元融资，软银承诺将出资 75%，但若 OpenAI 未能在年底前完成公司结构调整，这一承诺或将减少至 100 亿美元。软银与 OpenAI 的合作还受到公司治理结构调整的影响，相关法律审批预计要到明年初才能完成。

尽管“Stargate”项目进展缓慢，软银 CEO 孙正义仍对 OpenAI 保持乐观态度，并有意进一步加大投资。业内普遍认为，AI 基础设施建设已成为全球科技竞争的关键，相关企业正加速布局以抢占先机。

谷歌 Gemini 月活用户已达 4.5 亿，AI 概览用户数突破 20 亿

7 月 24 日，谷歌母公司 Alphabet 公布了 2025 年第二季度财报，显示公司营收和利润均超出华尔街预期，谷歌搜索业务收入达到 541 亿美元，同比增长显著。首席执行官 Sundar Pichai 强调，AI 正在积极影响 Alphabet 业务的各个方面，AI 概览（AI Overviews）和 AI 模式（AI Mode）等功能“表现良好”，AI 概览全球月活跃用户已突破 20 亿，AI 模式在美国和印度的月活跃用户超过 1 亿。

图源：Google

作为谷歌 AI 战略核心的 Gemini，是公司自主研发的大型语言模型及 AI 聊天机器人平台。Gemini 应用目前月活跃用户已达 4.5 亿，日请求量较第一季度增长超过 50%。谷歌还推出了基于 Gemini 的 Veo 3 AI 视频生成模型，相关视频内容自 5 月以来已产出超过 7000 万条，显示出其在多模态 AI 领域的领先地位。

在云计算领域，谷歌近期宣布与 OpenAI 达成重要合作。作为全球 AI 行业的头部竞争者，OpenAI 选择谷歌云作为其 AI 模型训练和部署的合作伙伴之一。谷歌 CEO Sundar Pichai 在财报电话会议上表示，对此次合作“非常兴奋”。谷歌云凭借强大的英伟达 GPU 供应能力和自研 TPU 芯片，已吸引包括 OpenAI、Anthropic、Safe Superintelligence 和 World Labs 等多家顶级 AI 实验室。此次合作不仅为谷歌云带来了新的业务增长点，也显示其在 AI 基础设施市场的竞争力。第二季度，谷歌云收入同比增长 31%，达到 136.2 亿美元，成为公司 AI 战略的重要支撑。

整体来看，谷歌在 AI 领域持续加码并取得显著成果，Gemini 与 OpenAI 等行业巨头的合作进一步巩固了其生态优势。但巨额投资带来的盈利压力和搜索流量分配问题，仍是未来发展的重要挑战。

SK 海力士 Q2 业绩创新高，AI 内存需求推动利润同比增长 70%

7 月 24 日消息，韩国半导体巨头 SK 海力士公布了 2025 年第二季度财报，报告期内实现营收 22.232 万亿韩元，同比增长 35%；营业利润 9.2129 万亿韩元，同比增长 68%；净利润 6.9962 万亿韩元，同比增长 70%；均创下历史新高。公司表示，全球大型科技企业对 AI 的积极投资带动了 AI 内存的持续强劲需求，DRAM 和 NAND 闪存出货量均超预期，助力公司取得最佳季度业绩。

图源：SK 海力士

根据 SK 海力士官方声明，AI 服务器用高带宽内存（HBM）业务成为业绩增长的主要动力。公司在 DRAM 领域扩大了 12 层 HBM3E 的销售，同时 NAND 闪存应用也实现全面增长。随着 AI 生态的不断扩展，公司预计高性能、高容量内存产品的需求将持续攀升。

SK 海力士预计 2025 年 HBM 销售额将同比翻倍，并计划在年内完成下一代 HBM4 的量产准备，以保持市场竞争优势。公司还将推出基于 LPDDR 的服务器模块，并着手开发容量从 16Gb 提升至 24Gb 的 GDDR7 产品，进一步巩固其在 AI 内存市场的领先地位。

财报显示，截至 6 月底，SK 海力士的现金及现金等价物增至 17 万亿韩元，环比增长 2.7 万亿韩元，净负债率降至 6%。公司表示，随着客户库存水平稳定以及下半年新产品上市，内存需求有望持续增长。SK 海力士还将加快先进内存产能投资，以满足 2026 年客户对 HBM 的需求。

台积电美国工厂芯片成本或高出 20%

近日，AMD 首席执行官苏姿丰（Lisa Su）在华盛顿一场 AI 论坛上表示，台积电（TSMC）位于美国亚利桑那州的芯片工厂生产的芯片成本比台湾工厂高出 5% 至 20%。苏姿丰指出，尽管成本有所增加，但这笔额外支出是值得的，因为可以帮助公司实现芯片供应的多元化，从而增强整个行业的供应链韧性，减少类似疫情期间的供应中断风险。

图源：AMD

苏姿丰强调，供应链的可靠性和韧性如今变得比单纯追求最低成本更为重要。她还透露，AMD 预计将在今年底收到首批来自亚利桑那州台积电工厂的芯片。苏姿丰补充，目前亚利桑那州工厂的芯片良率已与台湾工厂相当，显示美国本土制造的技术水平正在不断提升。

尽管美国制造的芯片价格更高，但市场需求依然强劲，台积电亚利桑那工厂的产能已售罄至 2027 年底。业内专家分析，导致美国芯片成本上升的原因包括更高的人工、税收和保险等运营费用。

英特尔裁员 2.4 万人并终止多个超级工厂建设

7 月 24 日，芯片制造商英特尔公布了 2025 年第二季度财报，并宣布将进行大规模重组。新任首席执行官陈立武（Lip-Bu Tan）在给员工的内部信中表示，公司将通过裁员和业务调整，将全球员工总数削减约 2.4 万人，年底前核心员工人数将降至 7.5 万人左右，相比 2024 年底的 11 万人减少近四分之一。

图源：英特尔

此次裁员主要集中在德国、波兰、哥斯达黎加和美国俄亥俄州等地。英特尔已决定终止在德国和波兰的“超级工厂”建设，并将哥斯达黎加的组装与测试业务整合至越南和马来西亚的大型基地。尽管如此，哥斯达黎加的工程和企业职能团队仍将保留。与此同时，英特尔还将放缓在俄亥俄州的芯片工厂建设进度，以确保投资与市场需求相匹配。

陈立武强调，过去几年英特尔在产能扩张上“投入过多、过早”，导致工厂布局分散且利用率不足。未来，公司将以客户需求为导向，只有在获得明确订单和经济回报的前提下才会进行新投资，彻底摒弃“先建后求”的策略。

本季度，英特尔实现营收 128.6 亿美元，高于市场预期，但净亏损达 29 亿美元，主要受裁员和重组相关的一次性费用影响。公司计划全年运营成本削减至 170 亿美元，并在 2026 年进一步降至 160 亿美元。尽管如此，英特尔股价自年初以来已上涨约 13%，显示投资者对新管理层改革抱有一定信心。

在技术发展方面，英特尔将加快 18A 工艺量产，未来 14A 工艺的投资也将以客户承诺为前提。此外，公司将重振 x86 生态，优化产品架构，并调整 AI 战略，聚焦推理和智能体型 AI 领域，以期在人工智能时代重新获得竞争优势。

英特尔管理层表示，虽然转型之路充满挑战，但将以更高效、更敏捷的组织架构，推动创新和长期可持续增长。

OpenAI 预计八月发布 GPT-5，集成多项新技术

据多家权威媒体报道，人工智能领域的领军企业 OpenAI 计划于 2025 年 8 月正式发布新一代大型语言模型 GPT-5。知情人士透露，GPT-5 将不仅仅是单一模型，而是整合多个模型和工具，具备更强的推理和多任务处理能力。OpenAI 首席执行官 Sam Altman 近期在社交平台 X 和播客节目中多次提及 GPT-5 的即将发布，并透露了其在复杂问题解答上的卓越表现。

图源：OpenAI

此次 GPT-5 的发布将把 OpenAI 的 o3 推理模型与 GPT 系列进一步融合，旨在简化产品线并提升模型整体能力。报道称，GPT-5 还将同步推出 mini 和 nano 版本，通过 API 向开发者开放。其中，mini 版本将在 ChatGPT 和 API 平台上线，nano 版本则主要面向 API 用户。

值得注意的是，OpenAI 计划在 GPT-5 发布前后推出全新的开放权重模型，这将是自 2019 年 GPT-2 以来首次发布开放权重的产品。该模型预计将在 Azure、Hugging Face 等主流云平台上线。

尽管目前计划在 8 月初发布，但 OpenAI 的发布时间一贯灵活，可能会因开发、服务器容量或竞品动态等因素调整。Altman 也坦言，GPT-5 上线后短期内还无法达到“黄金级别”的通用人工智能（AGI）标准，但将为未来的 AI 发展奠定坚实基础。